数据挖掘理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学技术文献出版社

作者:苏新宁

出品人:

页数:371 页

译者:

出版时间:2003年01月

价格:22.0

装帧:平装

isbn号码:9787502342739

丛书系列:

图书标签:

• 数据挖掘
• 机器学习
• 人工智能
• 数据分析
• 模式识别
• 统计学习
• 数据库
• 算法
• Python
• R语言

《现代信息检索系统设计与实现》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实践性强的指南，系统地阐述现代信息检索（Information Retrieval, IR）领域的核心理论、关键技术以及工程实践。信息检索作为连接海量数据与用户需求的桥梁，其复杂性与重要性日益凸显。本书聚焦于当前主流搜索引擎、垂直领域知识库、以及企业级文档管理系统中不可或缺的先进检索模型与架构。 第一部分：信息检索基础理论与模型 本部分构建了理解现代信息检索系统的理论基石。我们首先探讨信息检索的数学基础，包括向量空间模型（Vector Space Model, VSM）的严格推导与应用，重点分析TF-IDF及其变体的局限性。随后，我们将深入讲解基于概率的检索模型，特别是经典概率检索模型（BM25系列）的演进及其在处理稀疏数据时的优势。 理论的深入离不开对文本表示的精细化处理。本书详细剖析了从传统的基于词袋（Bag-of-Words, BoW）的表示方法，到现代基于分布式词嵌入（如Word2Vec, GloVe）的语义表示技术。我们不仅阐述了这些模型的训练机制，更着重分析了它们如何被整合到检索框架中以提升语义匹配的准确性。 此外，我们专门用一章的篇幅讨论了查询扩展与精炼的策略。这包括基于同义词典、本体论、以及统计学方法的自动查询扩展技术，以及如何利用用户反馈（Implicit/Explicit Feedback）进行实时查询的优化，确保用户需求被最精确地捕捉。 第二部分：核心检索技术与索引构建 高效的检索性能依赖于优化的索引结构。本部分详尽介绍了倒排索引（Inverted Index）的构建、压缩与维护技术。我们将讨论如何针对不同类型的数据（如结构化、半结构化文本）设计最优的索引结构，并对比分析各种压缩算法（如可变字节编码、Delta编码）对存储空间和查询延迟的影响。 检索算法是系统的核心。本书系统梳理了从精确匹配算法到模糊匹配算法的全貌。重点在于对布尔模型的高效实现，以及如何构建能够快速处理复杂逻辑组合（AND, OR, NOT）的查询处理器。 在处理大规模数据时，传统的精确匹配已不足以满足用户对“相关性”的需求。因此，本书投入大量篇幅讨论排名算法。我们详细解析了PageRank的变体在文档重要性评估中的应用，并深入探讨了学习排序（Learning to Rank, LTR）方法。LTR部分将涵盖Pointwise、Pairwise和Listwise三种主流范式，并提供使用LambdaMART等先进算法的工程实现案例，指导读者如何利用标注数据训练出高性能的排序模型。 第三部分：现代信息检索系统的架构与工程实践 成功的检索系统不仅仅是算法的堆砌，更是健壮架构的体现。本部分转向系统设计层面。我们首先探讨分布式检索架构，如如何使用分片（Sharding）和复制（Replication）策略来保证高可用性和可扩展性。Lucene/Elasticsearch等主流开源框架的底层设计思想将被剖析，帮助读者理解其内部的线程模型和并发控制机制。 实时性与近实时检索是现代应用的关键要求。本书将探讨如何设计增量索引更新流程，以及如何在高并发写入和读取压力下维持系统性能。这涉及事务管理、版本控制和数据一致性保障的权衡。 评估体系是衡量系统性能的黄金标准。本书提供了详尽的评估方法论，包括离线评估指标（Precision, Recall, F-Measure, MAP, NDCG）的计算与解释，以及如何设计有效的在线A/B测试框架，以量化新模型或新功能对用户体验的实际提升。 第四部分：前沿趋势与融合技术 随着深度学习的普及，信息检索正经历范式转变。本部分聚焦于神经信息检索（Neural IR）的最新进展。我们将讲解如何利用BERT、Transformer等预训练模型进行深度语义匹配，包括双塔模型（Dual-Encoder）和交互式模型（Cross-Encoder）的结构差异及其在检索流程中的部署策略。重点分析如何将这些计算密集型的模型高效地集成到低延迟的检索系统中，例如通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）进行加速。 最后，本书探讨了多模态信息检索的初步概念，特别是文本与图像、或文本与结构化数据的融合检索方法，展望了未来智能信息组织与发现的发展方向。 本书适合于计算机科学、软件工程、数据科学等专业的学生、从事搜索引擎开发、企业知识管理或大数据分析的工程师和研究人员阅读。阅读本书后，读者将不仅掌握信息检索的理论核心，更能具备设计、构建和优化现代、高性能、可扩展的检索系统的实战能力。

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坦白说，这本书的深度令人敬佩，但其广度与时代脱节得令人担忧。它似乎将数据挖掘的定义严格地框定在了经典的统计学习范畴内，对于近年来蓬勃发展的大规模图数据挖掘、流式数据挖掘（Streaming Data Mining）以及因果推断在数据挖掘中的应用等热门和前沿领域，几乎没有给出足够的关注和系统性的阐述。我希望看到的是对未来趋势的洞察和预判，能告诉我，在下一个十年，数据挖掘的核心挑战将集中在哪些方面，而不仅仅是对过去几十年成熟算法的再复习。这种对前沿领域的刻意回避，让这本书显得有些沉重和滞后，无法满足我对于掌握“当前与未来”数据挖掘技术全景的期望。

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我以一个初级数据分析师的视角来看待这本书，最大的感受是“高屋建瓴，缺乏烟火气”。书中对决策树的构建过程描述得如同建筑师在绘制蓝图，每一步的逻辑推导都严谨得让人佩服，什么信息增益、基尼指数的比较分析，讲得头头是道。然而，当我尝试将这些理论应用到我日常接触到的那种充满噪声、缺失值和异常值的数据集时，我发现书本里的“完美数据”假设与现实世界相去甚远。书中几乎没有篇幅提及如何进行“数据清洗和预处理”这一耗时最长的工作，也没有详细讨论在实际商业环境中，面对海量非结构化文本数据时，这些经典算法如何进行巧妙的变形或组合。结果就是，我学到了最精妙的“内核”，却不知道如何把这内核安装在现实世界这台“生锈的机器”上，让我感觉知识与实践之间存在一道难以逾越的鸿沟。

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这本号称“硬核”的《数据挖掘理论与技术》实在让我有点摸不着头脑。我本以为能从中找到一些清晰、可以直接套用的实战案例，毕竟现在市场上的数据量是爆炸性的，大家更需要的是立竿见影的工具箱。结果，我翻开前几章，里面充斥着大量的数学公式和抽象的算法推导，什么K-均值聚类、关联规则挖掘的原理被剖析得细致入微，但讲到实际操作层面，比如如何用Python的某个库高效地处理TB级别的数据集，如何选择合适的参数以应对数据不平衡问题，内容就戛然而止了。对于一个急于想把理论知识转化为生产力的工程师来说，这本书更像是一本高等数学的进阶读物，而不是一本“技术”手册。我期待的是那种能够让我边看边敲代码、立即在自己的项目里跑起来的实操指南，但这本书似乎更偏向于学术研究的深度挖掘，对于我们这些在业界摸爬滚打的人来说，门槛实在是太高了，很多时候我得停下来查阅其他资料来补全缺失的工程化细节，这极大地影响了阅读的流畅度和效率。

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对于我这种侧重于应用层面和工具链整合的读者而言，这本书在“工程实践”和“工具选型”上的缺失是致命的。我本来期待它能对当前主流的开源框架，比如Spark MLlib、TensorFlow Datasets或Hugging Face生态在数据挖掘任务中的最佳实践能有所涉猎或对比分析。但遗憾的是，全书对这些现代工业界标准工具的提及少之又少，仿佛这些工具的存在与否，对“数据挖掘理论”的深刻理解毫无影响。这导致我学到的理论知识，即便多么精妙，也无法直接转化为可部署、可扩展的生产级解决方案。它更像是一份纯粹的“理论奠基石”，而非一座能够直接使用的“应用高楼”的施工图纸，对于急于在工作中体现价值的读者来说，实用性大打折扣。

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这本书的叙述风格极其古板，仿佛穿越回了上世纪九十年代的教科书。它的文字逻辑性是毋庸置疑的，但那种缺乏趣味性和启发性的表达方式，让阅读过程变成了一种煎熬。每一个概念的提出，都伴随着冗长且缺乏生动的例子，更别提引入什么行业前沿的案例或新兴技术的讨论了。比如，提到深度学习在序列数据挖掘中的应用时，它只是简单地罗列了几个模型名称，然后就转向了对传统神经网络的深入讲解，仿佛时间在它这里静止了。作为一个追求效率和新知的现代读者，我需要的是那种能够用精彩的故事或对比鲜明的案例来串联起复杂知识点的引导，而不是被动地接收一堆冰冷的定义和定理的堆砌。读完一章，我脑子里剩下的是一堆名词，而不是清晰的知识框架。

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